
Представьте: каждый день ваши менеджеры совершают 30-50 холодных звонков. Кто-то продает отлично, кто-то сливает клиентов. Но вы узнаете об этом только вечером, когда прослушаете записи. А если у вас 5 менеджеров? Это 15 часов прослушивания в неделю.
Именно с такой проблемой столкнулся один из наших студентов. Он руководил отделом продаж и понимал: чтобы улучшить результаты команды, нужно анализировать каждый звонок. Но физически на это не хватало времени.
Решение? ИИ-агент на n8n, который анализирует продающие звонки автоматически, оценивает по критериям продаж и дает конкретные рекомендации менеджерам.
Давайте разберем, как это работает, и посмотрим на реальный пример!
Как работает ИИ-агент для анализа звонков?
Система анализирует каждый звонок по ключевым критериям продаж:
Установление контакта и построение доверия (оценка из 10)
Качество выявления потребностей (оценка из 10)
Презентация продукта/услуги (оценка из 10)
Работа с возражениями (оценка из 10)
Реакция на оффер и закрытие сделки (оценка из 10)
Дополнительный анализ включает:
Что сработало хорошо (с конкретными цитатами)
Какие ошибки были допущены
Конкретные рекомендации по улучшению
Данные клиента и менеджера
Итоговая оценка звонка
Все это оформляется в двух форматах:
Краткая сводка в Telegram - для быстрого ознакомления менеджера
Полный отчет в Google Таблице - для глубокого анализа руководителем
Пример работы системы
Давайте посмотрим, как агент проанализировал реальный звонок по продаже лицензий Kaspersky:

Анализ от ИИ-агента:


Что такое n8n и почему это удобно?
Перед тем как перейти к деталям реализации, хотел бы в двух словах рассказать о платформе, на которой работает эта автоматизация. А именно, об n8n.

n8n - это визуальный конструктор автоматизаций с открытым исходным кодом. Вместо написания кода вы соединяете узлы (ноды) в цепочку: каждый узел выполняет одно действие - получить данные, обработать, отправить куда-то. Эта цепочка и называется рабочим процессом (workflow).

Принцип простой: что-то запускает процесс (триггер) → данные проходят через узлы по очереди → на выходе получаете результат. Например: пришло голосовое сообщение в Telegram → расшифровали → проанализировали → отправили отчет. Никакого программирования - только логика и блоки, которые можно перетаскивать мышкой.
Техническая реализация на n8n
Логически схема автоматизации выглядит следующим образом:

А вот как выглядит рабочий процесс автоматизации в n8n:

Workflow состоит из нескольких ключевых этапов:

Этап 1: Получение аудиозаписи и запуск рабочего процесса
Процесс запускается, когда пользователь отправляет аудиозапись звонка в бота. Для того, чтобы запускать автоматизацию при получении сообщения в телеграм, используется узел Telegram Trigger.
Затем идет проверка типа файла. Если отправлено голосовое сообщение, то продолжается обработка, если же в телеграм бота приходит сообщение другого формата - то пользователь получает сообщение "Ожидается голосовое сообщение". Для того, чтобы реализовать такое "ветвление логики", используется узел Switch.
Этап 2: Транскрибация разговора
Следующим шагом, полученный аудиофайл скачивается из Telegram по file_id. Это происходит в специальном узле Telegram (get: file). После этого узел OpenAI Transcribe преобразует аудио в текст. В результате, мы имеем полную текстовую расшифровку диалога.
Этап 3: Анализ разговора ИИ-агентом
На данном шаге используется специальный узел AI Agent, который анализирует транскрибацию по заданным критериям и возвращает структурированный результат в формате JSON. Для приведения ответа от ИИ-агента к требуемому формату используется специальный инструмент Structured Output Parser. Ниже пример ответа ИИ-агента:
{
"client_name": "Вадим Калинин",
"manager_name": "Айкуль",
"trust_score": 5,
"sales_quality_score": 7,
"objections_score": 6,
"what_worked": "Четкий ответ на технический вопрос...",
"mistakes": "Не представилась, не задала уточняющих вопросов...",
"recommendations": "Начинать с представления..."
}
Ответ приводится к формату JSON для того, чтобы впоследствие было удобнее записать результаты в Google Sheets.
Этап 4: Отправка результатов в Telegram и Google Sheets
Финально, используется узел Google Sheets, чтобы записать полный анализ в таблицу. Дополнительно, добавляется цветовая индикация оценок:
? 7-10 баллов - отличная работа
? 4-6 баллов - требует внимания
? 0-3 балла - критические проблемы
Для создания краткой сводки для Telegram, используется еще один узел AI Agent, после чего в узле Telegram Send Message происходит отправка сообщения обратно в телеграм бот.
Результаты внедрения
? До автоматизации |
? После автоматизации |
Руководитель тратит 2-3 часа ежедневно на прослушивание звонков |
Руководитель экономит 12-15 часов в неделю |
Обратная связь менеджерам приходит с задержкой (вечером или на следующий день) |
Менеджер получает детальную обратную связь через 2-3 минуты - анализ происходит автоматически сразу после загрузки записи |
Субъективная оценка: "мне показалось, что ты мог бы лучше отработать возражения" |
Объективная оценка по 10+ критериям с конкретными цитатами из разговора - возможность сравнивать менеджеров между собой |
Невозможно отследить динамику по каждому критерию продаж |
Вся статистика в Google Таблице с цветовой индикацией |
Нет структурированной базы данных по звонкам |
Структурированная база данных для отслеживания динамики |
Как понять, что n8n подойдет для ваших задач?
Есть три признака задачи, которая просится в автоматизацию. Первый - она повторяется. Каждый день, каждую неделю, при каждом новом клиенте. Второй - она алгоритмизирована. Не требует творчества или интуиции, а следует логике "если пришло А, сделай Б". Третий - она связывает разные сервисы. Вы вручную перекидываете данные между CRM, таблицами, мессенджерами, телефонией.
Кому точно подойдет автоматизация анализа звонков? Отделы продаж B2B, где важен каждый звонок. Колл-центры с десятками операторов. Риелторы, автосалоны, страховые - везде, где есть записи разговоров и нужен контроль качества.
Где можно быстро научиться строить автоматизации на n8n?
Эта автоматизация была реализована студентом нашего курса как финальный проект. Без опыта в программировании. Хватило лишь понимания логики бизнес-процесса и навыка работы с n8n.
Можно прийти к нам на практикум по n8n и ИИ-агентам. За пару недель интенсивного обучения вы получите всю необходимую базу (и даже больше) для создания подобных решений. Будет много практики. Вы усвоите опыт, который мы накопили за 10+ лет в IT и сэкономите несколько своих лет самостоятельных проб и ошибок. Бонусом даем бесплатный сервер для n8n - можно сразу практиковаться. Подробнее тут.
В сообществе уже больше 1100 человек: фрилансеры, сотрудники компаний, владельцы бизнеса. Каждый со своей историей и специализацией.

Хоите освоить навыки построения ИИ-агентов и автоматизаций? Приходите к нам. Научим автоматизировать рутину. Быстро и качественно.
? Ставьте лайк и пишите в комментариях, какие задачи в продажах хотели бы автоматизировать!